インテリジェントスコアリングでのドライバの使用

インテリジェントスコアリングでのドライバの使用について

ドライバは、データの特定の結果の主要な予測変数です。インテリジェントなスコアリングでドライバーを使用することで、各基準がデータの特定の結果を推進する可能性に基づいて指標基準を選択および重み付けできるため、ルーブリックの精度が向上します。

ドライバの設定

最初に、目的の結果を得るためのドライバを登録する必要があります。

インテリジェントスコアリングで使用するドライバでは、以下のオプションが有効化されている必要があります。

• 成果：ここで定義する結果を引き起こしたキードライバーを見つけることが目標です。調査する結果として使用されるデータのサブセットを指定します。
  例：レビューの評価が高い理由を見つけるには、高いパフォーマンスをキャプチャする属性またはトピックを選択します。たとえば、Review Rating 属性があり、結果ですべての高スコアを選択することができます。
• 範囲: 調査に含めるデータを選択します。日付フィルタは、必要な唯一のフィルタです。
  例:ソース ID を使用してデータを特定のソースに制限するか、日付フィルタを使用して特定の範囲内で収集されたレコードのみを含めることができます。
• 関連データ: インテリジェントスコアリングに使用する予定のカテゴリモデルを選択します。
  例：レビュー評価が高いフィードバックにどのような感情があるかを把握する必要があります。感情を選択します。
  ヒント：カテゴリモデルの最も細かいレベルを選択してください。このドライバを使用して指標の設定を行う場合は、追加関連データを選択しないでください。

ドライバ結果が見つかると、選択した結果に対するカテゴリモデルの各レベルのインパクトランクが表示されます。これらの影響ランクは、後で指標の加重を形成します。

Rubric の設定

ドライバに対して選択したカテゴリモデルと同じカテゴリモデルに基づいて
指標を登録します。

提案ランクで、登録したドライバを選択します。

各基準の重みを入力する際に、影響度ランク列を推奨として使用できるようになりました。

以下に、さまざまなインパクトランクのスコア付け方法に関する推奨事項をいくつか示します。

• 望ましい推進要因の結果に対する高い影響度のランク：望ましい結果を［提示］に設定し、これらの行動により高い重みを付けることを検討します。
• 好ましくない推進要因の結果に対するマイナスの影響度のランク：望ましい結果を現在に設定し、これらの行動により高い重みを付けることを検討します。
• 好ましくないドライバーの成果に対する高い影響度のランク：望ましい結果を欠席に設定し、これらの行動により高い重みを付けることを検討します。
• 推進要因の結果に対するマイナスの影響度のランク：望ましい結果を欠席に設定し、これらの行動により高い重みを付けることを検討します。
• 影響ランクなし：これらの基準は関心のある結果と相関しないため、この基準を指標から削除することを検討してください。